摘要：针对动态规划算法在燃料电池汽车能量管理控制的应用中计算过程存在蓄电池荷电状态误差累积的问题,设计了一个5阶段决策过程,以详细分析误差累积的原因和结果。在此基础上提出一种误差累积解决方法,即在正向生成阶段根据实际SOC值自动搜索出离其最近的标准离散值,获得对应的最优决策。采用ADVISOR软件对此法所得的策略进行仿真,结果表明,此方法能得到一个次优的能量管理控制策略,所得耗氢量相对理论最优耗氢量的误差小于0.5%。

摘要：为进行电动轮高频转矩激励下的振动响应分析,基于刚性环轮胎模型假设,考虑轮辋与轮毂电机弹性连接关系建立了电动轮刚性环耦合特性模型.通过电动轮工作模态试验对模型主要刚度参数进行了识别,并结合胎面参数分析了模型的固有特性.所建立的电动轮模型能够准确描述胎面径向一阶平移频率和周向旋转频率,且考虑轮辋与轮毂电机连接柔性改变了原有的轮胎环、轮辋固有频率分布,可以避开原有峰值频率.根据电动轮轮毂电机实测激励频率特征,对所建立的电动轮刚性环耦合特性模型进行了相应频率的转矩激励.分析表明,考虑轮辋与轮毂电机间弹性连接耦合特性关系,能够减小原有电动轮一阶径向平移频率附近的轮胎与车身的振动加速度响应,为电动轮结构设计提供理论指导意义.

摘要：构建了电动小车自动变道环境感知系统.介绍了自动变道实车平台和转向系统结构改造方案,并设计了低成本、可靠的环境感知方案.对于同车道前车,采用加权融合算法对24 Ghz毫米波雷达和前视摄像头进行数据融合,通过实车采集,拟合了两种传感器在不同距离上的理想权重曲线,提高了环境感知的精度和稳定性.最后通过避障变道工况的试验,验证了自动变道环境感知系统的适用性.

摘要：针对分布式四轮驱动纯电动汽车,分析具有不同分布形态的电池系统能耗特性。选取Rint等效电路模型建立电池系统内阻损耗模型,通过理论计算分析分布式电池系统与集中式电池系统的能耗特性。然后基于AMESim/Simulink软件建立了电动汽车能耗特性仿真平台,并以驱动能量消耗最少为控制目标,对前后轴驱动电机转矩进行最优分配控制,在NEDC循环工况下对电池系统内阻损耗进行仿真。理论和仿真分析结果均表明:在分布式驱动情况下,采用集中式电池系统时的能耗特性优于分布式电池系统,且分布式电池系统会产生SOC不一致的问题,从而导致车载充电系统设计的复杂化。

摘要：低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。

摘要：针对四轮轮毂驱动电动汽车,以改善车辆稳定性为目标,设计了轮毂电机与液压制动系统联合控制策略。控制器采用分层控制结构,上层应用滑模变结构理论求取广义力,下层采用二次规划法进行转矩优化分配,同时考虑执行器的位置与速度约束。通过CARSIM软件与MATLAB软件的联合仿真进行算法验证。结果表明:在极限工况下,无控制或仅有电机控制的车辆都无法完成仿真工况,而电机系统与液压系统联合的控制策略则可以保证车辆的操纵稳定性。

摘要：为实现一种新型线控转向系统的转角跟踪性能,提出了一种自适应模糊滑模控制(AFSMC)方法。传统的滑模控制(SMC)设计需要预先获得系统扰动量,而AFSMC可通过在线模糊自适应系统实时估计出系统扰动量,进而减弱控制律中的切换项信号,降低了控制系统的保守性和抖振现象。仿真结果表明,AFSMC控制下的线控转向系统具有良好的转角跟踪性能、鲁棒性和能效。

摘要：极限工况下车辆行驶的稳定性判据是车辆稳定性控制系统的基础,决定了车辆稳定性控制系统介入的时机。选取横摆角速度法、侧向加速度法、独立转向梯度法、转向半径法四种基于线性2自由度车辆模型的稳定性判据。选取质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面分析车辆行驶的稳定性,提出改进的五参数菱形法确定车辆状态稳定区域,以此作为基于非线性车辆模型的稳定性判据。以轮胎力法为基准判据,针对各判据介入的时效性,设计稳定性判据对比方法,在建立的Carsim&Matlab/Simulink车辆联合仿真平台上,通过多种工况对各稳定性判据进行验证及对比。结果表明所建立的各判据对车辆行驶状态的判定效果存在显著差异,其中横摆角速度法、转向半径法和五参数菱形法的准确性较高,且之间存在互补性。

摘要：面向汽车制动系统需求,提出一种新型线控制动系统——集成式电子液压制动系统(Integrated-electro-hydraulic brake system,I-EHB),由电动机、滚珠丝杠副、次级主缸、踏板模拟器、踏板位移传感器和液压力传感器等部件组成。I-EHB液压力控制中系统存在摩擦等非线性因素的影响,造成时滞效应,控制精度低。针对该问题,将系统模型简化,采用Byrnes-Isidori标准型方法对系统进行分析,针对性地设计合理有效的控制算法对系统进行液压力控制,采用基于前馈-反馈控制和摩擦补偿的液压力控制算法。搭建试验平台,进行硬件在环台架试验,分别在不同幅值目标阶跃工况、不同频率的三角波和正弦工况以及梯形阶跃增减压工况下进行试验研究,以验证该控制算法在各种工况下的适应性。试验结果表明,采用该方法后系统响应速度快、控制精度高,系统性能得到明显改善。

摘要：针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法.首先,建立了四驱混合动力汽车动力系统及动力学模型,其包括驱动系统模型、7自由度车辆动力学模型和Burckhardt轮胎模型.其次,考虑模型的时变及强非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法设计了主/子滤波器.一方面通过对量测噪声的自适应,改善了UKF算法量对量测信号干扰的鲁棒性;另一方面将主/子滤波器结果进行融合,并用融合后结果重置了各滤波器,提高了车速估计精度.最后,搭建了四驱混合动力汽车Carsim-Simulink联合离线仿真平台和硬件在环仿真试验平台,分别开展了双纽线、低速双移线两种驱动工况的离线仿真和硬件在环仿真试验.试验结果表明,所提出的分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法不仅估计精度较高,而且也有着较强的自适应性和鲁棒性能.